1.PyTorch中torch.nn.Transformer的源码解读（自顶向下视角）
2.BERT源码阅读
3.MMDet——DETR源码解读
4.FasterTransformer Decoding 源码分析(三)-LayerNorm介绍
5.捋一捋Swin Transformer
6.轻松理解ViT(Vision Transformer)原理及源码

PyTorch中torch.nn.Transformer的源码解读（自顶向下视角）

       torch.nn.Transformer是PyTorch中实现Transformer模型的类，其设计基于论文"Attention is All You Need"。本文尝试从官方文档和代码示例入手，解析torch.nn.Transformer源码。

       在官方文档中，对于torch.nn.Transformer的android 屏幕截图源码介绍相对简略，欲深入了解每个参数（特别是各种mask参数）的用法，建议参考基于torch.nn.Transformer实现的seq2seq任务的vanilla-transformer项目。

       Transformer类实现了模型架构的核心部分，包括初始化和forward函数。初始化时，主要初始化encoder和decoder，其中encoder通过重复堆叠TransformerEncoderLayer实现，decoder初始化类似。forward函数依次调用encoder和decoder，encoder的输出作为decoder的输入。

       TransformerEncoder初始化包括设置encoder_layer和num_layers，用于创建重复的encoder层。forward函数则调用这些层进行数据处理，输出编码后的结果。

       TransformerEncoderLayer实现了论文中红框部分的结构，包含SelfAttention和FeedForward层。初始化时，主要设置层的参数，forward函数调用这些层进行数据处理。

       在实现细节中，活码搭建源码可以进一步探索MultiheadAttention的实现，包括初始化和forward函数。初始化涉及QKV的投影矩阵，forward函数调用F.multi_head_attention_forward进行数据处理。

       F.multi_head_attention_forward分为三部分：in-projection、scaled_dot_product_attention和拼接变换。in-projection进行线性变换，scaled_dot_product_attention计算注意力权重，拼接变换则将处理后的结果整合。

       TransformerDecoder和TransformerDecoderLayer的实现与TransformerEncoder相似，但多了一个mha_block，用于处理多头注意力。

       总结，torch.nn.Transformer遵循论文设计，代码量适中，结构清晰，便于快速理解Transformer模型架构。通过自顶向下的解析，可以深入理解其内部实现。

BERT源码阅读

       BERT，全称为双向Transformer编码器表示，其源码主要包含以下几个关键步骤:

       首先，环境准备至关重要，通过create_pretraining_data.py进行训练样本的生成。主体函数对原始文本进行切词处理，Linux用户空间源码具体在tokenization.py中的create_training_instances()方法中实现。接着，通过调用write_instance_to_example_files()将处理后的样本保存。

       模型构建阶段，modeling.py中的核心是BertConfig类和BertModel类。通过初始化这两个类，可以构建起BERT模型。值得注意的是，模型结构中包含Dropout层，但注意力层的dropout概率有所不同。

       优化器的构建在optimization.py中完成，训练模型则通过run_pretraining.py中的model_fn_builder函数实现。同时，模型还包含处理Next Sentence Prediction (NSP)任务的loss函数，即get_next_sentence_output。

       后续的fine-tuning环节，extract_features.py负责生成句子向量表示，而run_classifier.py和run_classifier_with_tfhub.py用于分类任务。至于问答任务，run_squad.py提供了相应的解决方案。

MMDet——DETR源码解读

       DETR是Object Detection领域中的创新之作，首次以完全采用Transformer结构实现端到端目标检测。DETR通过引入object query，将目标信息以query形式送入Transformer的decoder，以实现自注意力学习，免费flash游戏源码捕捉不同目标的特征。query在经过Self Attention后，与图像特征进行Cross Attention，提取检测目标的特征。最终输出含有目标信息的query，通过FFN得到bbox和class信息。

       理解DETR模型前，需明确模型结构与配置。模型主要由三部分组成：Backbone，Transformer（encoder与decoder）及head。输入为batch图像，假设维度为[B, 3, W, H]，使用隐层维度embed_dims为，模型变换过程如下。

       DETR配置文件中，model部分分为Backbone和bbox_head。理解其配置有助于深入模型运作机制。

       DETR的前向过程在mmdet/models/detectors/single_stage.py中统一为两个步骤，具体实现于detr_head（mmdet/models/dense_heads/detr_head.py）中的forward_single()函数。该函数负责除backbone外的所有前向过程。变量shape示例供理解，注意img_shape因随机裁剪而不同，导致shape不唯一。

       DETR的backbone采用常规的Resnet，结构相对简单，广告大咖源码非本文讨论重点。Transformer部分的源码在mmdet/models/utils/transformer.py文件，解析如下，N = W_feat*H_feat。

       详细解读及参考文章将帮助您更深入理解DETR的内部运作与实现细节。

FasterTransformer Decoding 源码分析(三)-LayerNorm介绍

       本文深入探讨FasterTransformer中LayerNormalization（层归一化）的源码实现与优化。作为深度学习中的关键技术，层归一化可确保网络中各层具有相似的分布，从而加速训练过程并改善模型性能。背景介绍部分详细解释了层归一化的工作原理，强调其在神经网络中的高效并行特性与广泛应用。文章从代码起点开始剖析，具体路径位于解码过程的核心部分。调用入口展示了传入参数，包括数据描述和关键参数gamma、beta、eps，简洁直观，符合公式定义。深入源码的解析揭示了优化点，特别是针对特定数据类型和维度，使用了定制化内核。此设计针对高效处理半精度数据样本，减少判断指令，实现加速运算，且对偶数维度数据进行调整以最大化Warp特性利用。接下来，内核实现的详细描述，强调了通过共享内存与block、warp级归约实现公式计算的高效性。这部分以清晰的代码结构和可视化说明，解释了块级别与Warp级归约在单个块处理多个数据点时的协同作用，以及如何通过巧妙编程优化数据处理效率。文章总结了FasterTransformer中LayerNormalization的整体优化策略，强调了在CUDA开发中基础技巧的应用，并指出与其他优化方案的比较。此外，文章还推荐了OneFlow的性能优化实践，为读者提供了一个深入探索与对比学习的资源。

捋一捋Swin Transformer

       Swin Transformer是ICCV 的最佳论文，它证明了Transformer在视觉领域的通用性，特别体现在Swin-T模型上。其结构区别于ViT，采用4x4的初始切分和Window Attention，允许获取多尺度信息，适用于目标检测和语义分割。下面，我们通过源码解析Swin Transformer的工作原理。

       首先，Swin Transformer的架构包括PatchEmbed层，将图像切割成小patch，之后通过多个BasicLayer处理，每个BasicLayer由Swin Transformer Block和Patch Merging组成。与ViT不同，Swin-T的PatchEmbed使用4x4切分并逐渐增大patch尺寸，以实现多尺度变化。BasicLayer中的核心模块Swin Transformer Block包含两个Window Attention，一个在窗口内操作，另一个解决窗口间信息交流问题。

       Window Attention通过将输入分割成小窗口，降低计算复杂度，但通过shift操作引入了窗口之间的信息交互。Shifted Window Attention通过调整窗口位置并使用掩码来控制注意力，使得并行计算更高效。此外，Window Attention还包括了相对位置编码，增强对局部上下文的理解。

       Patch Merging则模仿CNN，通过合并小patch以提取不同分辨率的特征，有助于多尺度特征的提取。在实验中，Swin Transformer在图像分类、目标检测和语义分割等多个领域展现了出色性能，尽管面临如Convnext的竞争，但它在视觉领域的创新性和多模态潜力仍值得关注。

轻松理解ViT(Vision Transformer)原理及源码

       ViT，即Vision Transformer，是将Transformer架构引入视觉任务的创新。源于NLP领域的Transformer，ViT在图像识别任务中展现出卓越性能。理解ViT的原理和代码实现在此关键点上进行。

       ViT的核心流程包括图像分割为小块、块向量化、多层Transformer编码。图像被分为大小为x的块，块通过卷积和展平操作转换为向量，最终拼接形成序列。序列通过多层Transformer编码器处理，编码器包含多头自注意力机制和全连接前馈网络，实现特征提取和分类。模型输出即为分类结果。

       具体实现上，Patch Embedding过程通过卷积和展平简化，将大小为x的图像转换为x的向量序列。Transformer Encoder模块包括Attention类实现注意力机制，以及Mlp类处理非线性变换。Block类整合了这两个模块，实现完整的编码过程。

       VisionTransformer整体架构基于上述模块构建，流程与架构图保持一致。代码实现包括关键部分的细节，完整代码可参考相关资源。

       综上所述，ViT通过将图像分割与Transformer架构相结合，实现高效图像识别。理解其原理和代码，有助于深入掌握这一创新技术。

Swin Transformer

       ç›®å‰transformer从语言到视觉任务的挑战主要是由于这两个领域间的差异：

        为了解决以上两点，我们提出了层级Transformer，通过滑动窗口提取特征的方式将使得 self.attention 的计算量降低为和图像尺寸的线性相关。

        我们观察到将语言领域迁移到视觉领域的主要问题可以被总结为两种：

       åœ¨æºç å®žçŽ°ä¸­ä¸¤ä¸ªæ¨¡å—合二为一，称为 PatchEmbedding 。输入图片尺寸为 的RGB图片，将 4x4x3 视为一个patch，用一个linear embedding 层将patch转换为任意dimension(通道)的feature。源码中使用4x4的stride=4的conv实现。->

        这是这篇论文的核心模块。

        window partition 分为 regular window partition 和 shift window partition ，对应于 W-MSA 和 SW-MSA 。通过窗口划分，将输入的 feature map 转换为 num_windows*B, window_size, window_size, C ，其中 num_windows = H*W / window_size / window_size 。然后resize 到 num_windows*B, window_size*window_size, C 进行attention。源码如下：

        由 regular window partition 模块 和 mutil-head self attention 模块组成。

        W-MSA相比于直接使用MSA主要是为了降低计算量。传统的transformer都是基于全局来计算注意力，因此计算复杂度非常高。但是swin transformer通过对每个窗口施加注意力，从而减少了计算量。attention的主要计算过程如下：

        假设每一个 window 的区块大小为 ，输入的尺寸为 ，以下为原始的 和 的计算复杂度：

       è™½ç„¶ 降低了计算量，但是由于将attention限制在 window 内，因此不重合的 window 缺乏联系，限制了模型的性能。因此提出了 模块。在 MSA 前面加上一个 cycle shift window partition

        swin transformer中没有使用 pooling 进行下采样，而是使用了和yolov5中的 focus 层进行 feature map 的下采样。 -> ，在使用一个全连接层-> ，在一个stage中将feature map的高宽减半，通道数翻倍。

       åŸºå‡†æ¨¡åž‹ç»“构命名为 Swin-B ，模型大小和计算复杂度和 ViT-B / DeiT-B 相近。同时我们也提出了 Swin-T ， Swin-S 和 Swin-L ，分别对应 0.× , 0.5× 和 2× 倍的模型尺寸和计算复杂度。 Swin-T 和 Swin-S 的计算复杂度分别和 ResNet- 、 ResNet- 相近。 默认设置为7。 代表第一层隐藏层的数量。

序列化推荐中的GRU与Transformer源码解析之一

       GRU4Rec源码(TF版本)：github.com/Songweiping/...

       Transformer源码：github.com/kang/SASR...

       序列化推荐领域中，GRU4Rec成功地将循环神经网络(NLP和时序预测常用)应用至推荐领域，此模型取得了良好效果。紧随其后的是"SASR"，基于注意力机制的自适应序列推荐模型，实验表明其性能超越了GRU4Rec。

       两篇论文的作者均在源码公开阶段，为研究者提供参考。我们深入剖析源码，后续系列文章将比较GRU4Rec与SASR的差异、联系与优缺点。

       GRU4Rec模型结构简洁，采用门限循环神经网络，Embedding层处理item_id的one_hot编码，降低维度，便于优化。

       并行化训练数据集优化了模型训练速度，构建了training_batch，便于使用GPU加速矩阵运算。

       负采样技术提高了训练频率，利用同一时刻不同session中的item作为负样本。

       模型设计了贝叶斯排序和TOP1等pairwise方法计算排序损失，认为pairwise结果优于pointwise。

       实验数据集包括RSC和私有VIDEO集，结果表明GRU4Rec模型性能优秀，测试集评价指标包括召回率(recall)和倒序排名得分(mrr)。

       深入分析模型的Tensorflow版本代码，主要从main.py和model.py文件开始，重点解析模型定义、损失函数、GRU4Rec核心代码、数据集初始化、模型训练与预测以及评估函数。

       GRU4Rec的代码分析暂告一段落，后续将详细梳理SASR代码，目标是通过三篇文章全面探讨两个模型的细节。感谢关注。